Квалиметрический мониторинг сформированности профессиональных компетенций по техносферной безопасности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Педагогические исследования, как правило, направлены на качественные преобразования образовательных процессов. Это могут преобразования в содержании образования, методах и средствах его реализации, методическом материале, педагогических условиях. Подтверждение положительных трансформаций в образовательном процессе, происходит через квалиметрическую оценку результатов, которая позволяет поэтапно на основании методик оценки проводить контрольные процедуры и отслеживать достижение поставленных цели и задач. Условием подготовки специалиста является гармонизация и адаптация требований и запросов профессионального сообщества и образовательных программ по критериям содержания образования, формируемым hard skills и soft skills у специалистов. Для выполнения данного условия образовательные учреждения высшего образования должны разрабатывать матрицы профессиональных компетенций, позволяющие проектировать содержательную часть образования, методы и формы его реализации, направленные на формирование практических компетенций. А также оценочные процедуры для проведения формативного и суммативного мониторинга подготовки специалиста. Без доказательной азы образовательного процесса по формированию профессиональных компетенций невозможно ответить на вопрос качественного обучения по образовательным программам и гарантировать профессиональному сообществу кадровое обеспечение. Проведение оценочных процедур во время реализации образовательной программы должно опираться на методологические основы с целью соблюдения принципов фундаментальности, научности и технологичности. Соблюдение методологических принципов позволит перевести процесс оценки в разряд проектируемых на научном знании и опыте, использовать фундаментальные подходы (системный, процессный, квалиметрический, нормативный) при разработке системы мониторинга процесса обучения, применения доказательных методов и методик оценивания, перевести процесс мониторинга в управляемый и системный, а, результаты мониторинга, в разряд валидных, повторяемых в тех же условиях и по тем же методиках. Оценка сформированности компетенций специалиста должна проводиться по двум направлениям: оценка количественная (абсолютные оценки успеваемости, уровень компетенций) и качественная (профессиональные навыки, hard skills и soft skills). Для проведения мониторинга необходимо разработать алгоритм в формате регламентированной процедуры с определением оценочных средств, тактов оценки и документооборота контрольных действий).

Об авторах

Лариса Николаевна Горина

Тольяттинский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: gorinalarisa@yandex.ru

доктор педагогических наук, профессор, директор института инженерной и экологической безопасности

Россия, г. Тольятти, Самарская область

Андрей Львович Панишев

Средне-Поволжское управление Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору

Email: senior.panisheff@yandex.ru

начальник Самарского регионального отдела государственного энергетического надзора и надзора за гидротехническими сооружениями

Россия, г. Самара

Татьяна Юрьевна Фрезе

Тольяттинский государственный университет

Email: ntc@tltsu.ru

кандидат экономических наук, доцент, директор научно-технического центра промышленной и экологической безопасности

Россия, г. Тольятти, Самарская область

Список литературы

  1. Анализ аварий и инцидентов на промышленных предприятиях Российской Федерации за 2024 год [Электронный ресурс] // ЭкспертBP. https://expertvr.ru/article/analiz-avariy-i-intsidentov-na-promyshlennykh-predpriyatiyakh-rossiyskoy-federatsii-2024.
  2. Никитин И.В., Белолуцкая А.К. Концептуализация формативного оценивания в высшем образовании: результаты тематического анализа // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 11. С. 96–109. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-11-96-109.
  3. Мальцева Н.Н., Пеньков В.Е. Балльно-рейтинговая система: достоинства и недостатки // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 4. С. 139–145. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-4-139-145.
  4. Эзрох Ю.С., Каширина А.М. Академическая задолженность в высшей школе: анализ причин и возможностей преодоления // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 1. С. 71–92. doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-1-71-92.
  5. Шухман А.Е., Парфенов Д.И., Легашев Л.В., Гришина Л.С. Анализ и прогнозирование успеваемости обучающихся при использовании цифровой образовательной среды // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 8–9. С. 125–133. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-8-9-125-133.
  6. Хаперская А.В., Минин М.Г. Электронная обучающая платформа и педагогический мониторинг в условиях цифровой трансформации // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 4. С. 131–138. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-4-131-138.
  7. Озерова Г.П. Оценка самостоятельной работы студентов при смешанном обучении на основе данных учебной аналитики // Высшее образование в России. 2020. Т. 29, № 8–9. С. 117–126. doi: 10.31992/0869-3617-2020-29-8-9-117-126.
  8. Томильцев А.В., Мальцев А.В. Проблемы оценки профессиональной подготовки: методологические подходы // Образование и наука. 2018. Т. 20, № 4. С. 9–33. doi: 10.17853/1994-5639-2018-4-9-33.
  9. Mislevy R.J., Almond R.G., Lukas J.F. A brief introduction to evidence-centered design. Princeton: Educational Testing Service, 2003. 31 p.
  10. Рубин Ю.Б., Соболева Э.Ю. Независимость оценки качества высшего образования: критерии, принципы, реалии // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 3. С. 26–42. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-3-26-42.
  11. Авдеева С.М., Тарасова К.В. Доказательный дизайн для оценки универсальных компетенций в высшем образовании: преимущества и особенности // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 1. С. 82–105. doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-1-82-105.
  12. Сорокин П.С., Морозова Е.В., Павлюк Д., Редько Т.Д. Как оценивать студенческие предпринимательские проекты? Мировой опыт и рекомендации для российской практики // Высшее образование в России. 2022. Т. 31, № 11. С. 122–140. doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-11-122-140.
  13. Лызь Н.А., Истратова О.Н., Голубева Е.В. Доказательная практика в образовании: инструменты оценки процесса обучения в условиях инноваций // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 6. С. 55–72. doi: 10.31992/0869-3617-2024-33-6-55-72.
  14. Емельянова И.Н., Теплякова О.А., Ефимова Г.З. Практика использования современных методов оценки на разных ступенях образования // Образование и наука. 2019. Т. 21, № 6. С. 9–28. doi: 10.17853/1994-5639-2019-6-9-28.
  15. Сахарчук Е.И., Байкина Е.А. Функциональная характеристика системы оценочных средств в условиях реализации модульных образовательных программ вуза // Высшее образование в России. 2020. Т. 29, № 6. С. 83–91. doi: 10.31992/0869-3617-2020-6-83-91.
  16. Гитман Е.К., Гитман М.Б., Столбов В.Ю., Столбова И.Д. Разработка и использование ФОС в компетентностном формате для проведения промежуточной аттестации по учебной дисциплине // Высшее образование в России. 2016. № 8–9. С. 74–83.
  17. Ефремова Н.Ф. К вопросу о создании и функционировании фондов оценочных средств в вузе // Высшее образование в России. 2015. № 7. С. 63–67.
  18. Головина И.В., Халадов Х.-А.С., Медведева Т.Ю., Папуткова Г.А., Милехин А.В. Модель промежуточной оценки профессиональных компетенций будущих педагогов // Образование и наука. 2024. Т. 26, № 4. С. 46–67. doi: 10.17853/1994-5639-2024-4-46-67.
  19. Шмигирилова И.Б., Рванова А.С., Григоренко О.В. Оценивание в образовании: современные тенденции, проблемы и противоречия (обзор научных публикаций) // Образование и наука. 2021. Т. 23, № 6. С. 43–83. doi: 10.17853/1994-5639-2021-6-43-83.
  20. Смолий Е.С., Колышева О.Н., Повалко П.Ю. Игровой формат экзамена как эффективный инструмент оценки сформированности компетенций // Образование и наука. 2025. Т. 27, № 3. С. 54–84. doi: 10.17853/1994-5639-2025-3-54-84.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Горина Л.Н., Панишев А.Л., Фрезе Т.Ю., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».